【路径规划】基于Astar和QLearning算法实现低空三维地形下无人机路径规划附Matlab代码

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🔥 内容介绍

低空三维地形的特性与对路径规划的影响

低空三维地形（如山地、丘陵、城市建筑群）具有 “高度起伏剧烈、障碍物分布不规则、环境动态变化” 三大核心特性，直接决定无人机路径规划的复杂度：

• 高度梯度大：地形海拔差可达数百米（如山地地形海拔差 500-1000m），无人机需在满足最大爬升 / 下降角约束（通常≤30°）的前提下跨越地形障碍，避免坠地或动力不足；

• 障碍物类型多样：除地形起伏形成的 “自然障碍” 外，还存在输电线路、通信塔、树木等 “人工障碍”，部分障碍（如鸟类、临时禁飞区）具有动态性，需实时规避；

• 环境感知噪声：无人机通过激光雷达、GPS 获取的地形数据存在测量噪声（如海拔误差 ±1-3m），直接使用原始数据规划路径易导致 “伪障碍” 误判，增加路径绕行成本。

这些特性使低空三维路径规划需同时满足安全性（无碰撞）、高效性（最短路径 / 最低能耗）、可行性（符合无人机动力学约束） 三大目标，传统二维路径规划算法（如平面 Astar）难以适配三维场景，需针对性改进。

无人机路径规划的核心约束与性能指标

1. 无人机动力学约束

低空飞行的无人机（如多旋翼、固定翼）受自身性能限制，路径规划需满足以下硬约束：

• 最大爬升 / 下降率：多旋翼无人机最大爬升率通常为 1-3m/s，固定翼无人机为 0.5-2m/s，路径高度变化率需低于该阈值；

• 最小转弯半径：固定翼无人机需满足最小转弯半径（如 50-100m），避免急转弯导致失速；多旋翼无人机虽可悬停转弯，但急转弯会增加能耗与控制难度；

• 最大飞行速度：低空飞行速度通常为 10-50m/s，路径长度与飞行速度共同决定任务耗时，需平衡路径长度与飞行效率。

2. 性能评价指标

为量化路径规划算法性能，采用以下四项核心指标：

• 路径长度：无人机从起点到终点的三维空间距离，直接反映飞行耗时与能耗；

• 平滑度：通过路径曲率均值衡量，曲率越小（如≤0.1/m），无人机飞行控制越稳定，能耗越低；

• 避障成功率：在含障碍场景中，路径未与障碍物碰撞的概率，理想值为 100%；

• 规划耗时：算法从接收地形数据到输出路径的时间，需满足实时性需求（如≤1s，适配动态障碍场景）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function nextsub = qind2sub(nextState, currState)

% 给出27个nextState中选出的一个，以及当前状态的sub,返回对应变化的m,j,k以及对应sub

[m, j, k] = ind2sub([3 3 3], nextState);

m = m - 2;

j = j - 2;

k = k - 2;

nextsub = currState + 100*100*k + 100* j + m;

end

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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